2025年AI產業全景洞察報告
當前，全球市場對人工智能的需求熱度不減，各類垂直賽道的競速仍然激烈，預計在未來十年內，全球人工智能市場規模將保持19.1%的年均增長率；在投資方面，全球AI領域的股權融資和交易情況也顯示出積極的信號，2024年第三季度，人工智能交易數量達1245筆，數量規模重回2022年初的巔峰水平，融資金額規模對比 2023年提振幅度明顯。
在經歷了起步期、單極快速發展期、均衡擴張期三階段后，當前我國制造業正處于轉型升級新階段，是依托我國“超級節點”地位進一步嵌入全球制造網絡的主動需求。出口貿易的轉變體現在一般貿易快速增長、高技術出口占比加大、目的地多元化等；對外投資的轉變體現在投資存量進入千億美元級別、綠地投資成首選、部分領先領域實現技術和標準出海等。當前美國對我國分層次遞進式遏制是制造業出海面臨的最大風險，疊加地緣沖突外溢、外需不足等不利因素，下一步應從“增強系統性、擴大包容性、提升專業性、增強抗壓性”四方面更好地打造屬于我制造業的“大航海時代”。
中國聯通《DeepSeek洞察與大模型應用——人工智能技術發展與應用實踐報告》深入剖析了DeepSeek大模型的發展、技術特點、應用場景，對比了中美AI領域的現狀，并提出了大模型使用建議。
在智能數字化優先的新時代背景下，生成式AI以其快速迭代的特性開辟了一條充滿無盡可能的嶄新商業路徑。該技術不僅大幅提升個人與企業用戶體驗，實現內容創作、個性化服務的高效化與精準化，還在優化生產流程，催生新商業機會（如AI訓練師、AI教育培訓等）方面發揮了關鍵作用，助力企業在全球競爭中搶占戰略先機的同時，釋放出龐大的市場潛力與經濟效益。IDC預計：2027年全球生成式AI市場規模將達1,454億美元；在中國，該市場規模將增至129億美元，2023~2027年年復合增長率高達55.1%。
作為我國“雙碳”領域的重要研究成果，藍皮書系統梳理全球“雙碳”發展態勢，以“場景”和“產業”為雙主線，整合政策、技術、產業和實踐經驗，為政府、行業及企業提供科學參考與行動指引，助力破解“認知碎片化、路徑模糊化、工具方法缺位”等核心難題。
報告認為，AI的普及將為企業帶來無限的創新和增長機會，同時也帶來了新的挑戰，尤其是信任的建立。報告圍繞AI自主性的發展，探討了其在技術開發、客戶體驗、物理空間和工作組織四個維度上的商業轉型和信任重塑。
《工業大模型白皮書（2025年）》從多維度系統梳理了工業大模型的前沿技術、產品解析、應用場景、實施策略、產業生態與人才需求等，并預測了未來幾年的發展趨勢，從技術融合、生態共建、政策協同等角度，為工業大模型的未來發展提供了戰略指引。
目錄 1、為何數字化 2、何為數字化 3、如何數字化 4、數字化的價值
2024中國信創+AI趨勢洞察報告是一篇主要面向信創行業從業者以及AI行業從業者的研究報告，旨在幫助從業者分析AI與信創的協同發展趨勢，梳理AI技術如何賦能信創行業的各個環節，國家政策面對信創+AI的支持，大型國央企的投入力度，AI應用在八大行業的落地情況，未來發展的技術難點以及方向。
《技術展望2025》是由埃森哲公司發布的關于未來技術發展趨勢的報告，重點關注人工智能（AI）的自主性及其對企業和社會的深遠影響。報告認為，AI的普及將為企業帶來無限的創新和增長機會，同時也帶來了新的挑戰，尤其是信任的建立。報告圍繞AI自主性的發展，探討了其在技術開發、客戶體驗、物理空間和工作組織四個維度上的商業轉型和信任重塑。
目前人形機器人的發展提速，國內外廠商開展了軍備競賽，傳感器作為人形機器人必不可少的部件，有望需求迎來較快增長，且技術路線有望持續迭代，國內技術實力較強的企業有望迎來快速發展。
物理人工智能即將到來。我們正在進??個新時代，人工智能機器?和?形機器?將在我們周圍移動。報告分析表明，到2035年，可能會有13億個人工智能機器?，到2050年將達到40億個。
雙碳戰略目標的實現是一項跨領域、多維度的系統工程，涵蓋戰略規劃、政策法規、技術創新與產業轉型等多重挑戰。自國家雙碳戰略實施以來，政產學研各界積極探索實踐，但整體進展滯后于預期，根源在于行業認知碎片化、實施路徑不清晰、落地抓手缺位——究其根源，既有系統性知識圖譜的缺失，亦缺乏全景式行業洞察與可復用的方法論支撐。 為此，工業互聯網產業聯盟碳達峰碳中和工作組聯合中國互聯網協會網絡綠色發展工作委員會，凝聚產業生態合力，組織30余家企業和科研院所，系統梳理2024年前后國內外雙碳發展態勢， 跟蹤政策動向與技術創新方向，提煉規律性認知，構建兼具理論深度與實踐價值的體系化框架，為產業界提供可參考的行動坐標。
為加快推動制造業數字化轉型智能化升級，打造智能制造“升級版”，工業和信息化部裝備工業一司在《智能制造典型場景參考指引（2024年版）》基礎上，結合智能制造發展實踐，進一步修訂形成了《智能制造典型場景參考指引（2025年版）（征求意見稿）》。 根據智能制造多年探索實踐，結合技術創新和融合應用發展趨勢，凝練出8個環節的40個智能制造典型場景，作為智能工廠梯度培育、智能制造系統解決方案“揭榜掛帥”、智能制造標準體系建設等工作的參考指引。這份文件不僅是未來兩年智能制造的“行動地圖”，更是對過去五年政策成果的總結與升級。
具身智能是機器人與人工智能發展的交匯點。機器人的通用性取決于泛化性的發展程度，自20世紀50年代以來，經過多輪發展，機器人開始從傳統的自動化工業場景機器人，向通用泛化場景的機器人方向發展。而人工智能在幾十年發展過后，在今天迎來了智能程度、通識程度更高的生成式大模型時代。在當前時間點，人工智能可以真正為機器人賦予“大腦”，機器人也可為人工智能提供“身體”，兩者深度融合，而融合的交點——具身智能，則是人工智能與機器人相互促進發展而形成的必然的產業趨勢。 作為機器人的“大小腦”，在硬件已達到較高工藝水平的情況下，具身智能的技術能力或將成為機器人發展的天花板。當前多家領軍機器人企業均已各自的方式在具身智能領域投入較多資源與精力，以提升自家機器人的泛化行為能力。
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